CN113799796B - 车载传感器系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及车载传感器系统。本发明的系统包括：粗测传感器，对车辆的周围进行观测；高精度观测对象确定单元，在粗测传感器的观测范围内感测到的对象中确定想要以更高的分辨率进行观测的高精度观测对象；对象存在区域预测单元，预测高精度观测对象在其确定后可能会存在的对象将来存在区域的范围；精测传感器，以更高的分辨率对对象将来存在区域的范围进行观测；以及对象信息输出单元，输出由精测传感器进行了观测的高精度观测对象的信息。

Description

车载传感器系统
技术领域
本发明涉及一种用于感测汽车等车辆的周围的状况的装置，更详细而言，涉及一种系统，该系统是用于使用搭载于车辆并且对存在于车辆周围的人、其他车、障碍物等进行感测的传感器(摄像机、毫米波雷达、激光雷达(laser radar)等)对车辆周围的系统进行观测。
背景技术
在执行车辆的驾驶辅助控制、自动驾驶控制等的情况下，需要掌握车辆的周围的状况(例如，人、其他车、障碍物、标示等的有无和位置等)，因此，在执行这样的控制的车辆中，搭载有使用如上所述对存在于车辆周围的人、其他车、障碍物、标示等进行感测的传感器来对车辆周围进行观测的系统(车载传感器系统)。作为这样的车载传感器系统，例如，在日本特开2019－95339中公开了如下的构成：在基于车载的激光雷达的信号来识别车辆的周围的物体的物体识别装置中，利用神经网络等从由激光雷达获取到的时序信号数据中识别表示物体的部分和表示背景的部分，从而提高物体的识别精度。在日本特开2017－207348中公开了如下的构成：使用事先制作的数据库来识别通过由雷达得到的信号而感测到的物体的类别，并将由摄像机装置获得的物体的识别结果提供给数据库来更新数据库，从而谋求由雷达感测到的物体的类别识别的精度的提高。在日本特开平10－246778中提出了一种在雷达装置中具有自动探测追踪功能，用于使雷达分辨率的降低成为最小限度的构成，该自动探测追踪功能如下：照射搜索波束，基于其检测结果来决定追踪目标，朝向该追踪目标照射追踪雷达，并对该目标进行追踪。
再者，为了更适当或更准确地实现驾驶辅助或自动驾驶，优选能以更高精度来检测车辆的周围的状况，即周围的人、其他车、障碍物、显示等的有无、其位置或其运动(移动速度、移动方向)、类别等信息。关于这一点，在如上所述通过车载传感器系统进行车辆周围的观测的情况下，观测精度即观测的分辨率越高，观测所需的时间越长。因此，若欲在大范围内高精度地对车辆的周围进行观测，则需要相应的时间，但特别是在行驶中的车辆的情况下，要一边移动一边进行观测，因此能花费在一定范围的观测上的时间是有限的，有时在时间上难以高精度地对想要观测的整个范围进行观测。因此，本申请的申请人在日本特愿2020－71587中提出一种车载传感器系统，该车载传感器系统被配置为：使用感测车辆的周围的状况的第一传感器(粗测传感器)和角度分辨率高于该第一传感器的第二传感器(精测传感器)，在通过粗测传感器以比较低的分辨率迅速地执行了车辆周围的大范围的观测之后，参照其观测结果，确定在该观测范围内想要以高精度进行观测的对象(高精度观测对象)所存在的区域，并通过精测传感器以高分辨率对该确定出的区域进行观测。根据该车载传感器系统，通过粗测传感器短时间地对车辆周围的大范围进行观测，并且由精测传感器进行的观测集中在特别是想要以较高的精度进行观测的对象所存在的区域来进行，由此能抑制整体观测时间，并且特别是对于希望更高精度的信息的确定的区域，能得到高精度的观测结果。
在如上所述使用了粗测传感器和精测传感器来进行车辆的周围的观测的车载传感器系统的情况下，首先，通过粗测传感器对车辆的周围的大范围进行观测，在其进行了观测的范围内通过精测传感器来确定高精度观测对象所存在的区域，然后，进行确定出的区域的由精测传感器进行的观测。在该情况下，若高精度观测对象或车辆本身在从由粗测传感器进行的观测后到由精测传感器进行的观测开始为止的期间移动，则高精度观测对象会从由粗测传感器进行了观测的范围内的确定出的区域脱离，从而无法进行该对象的由精测传感器进行的观测。因此，在上述的车载传感器系统的构成中，为了在精度观测对象或车辆本身正在运动的情况下也能通过精测传感器对高精度观测对象进行观测，需要能预测由精测传感器进行的观测时的高精度观测对象所存在的区域，并在该预测到的区域中执行由精测传感器进行的观测。
发明内容
这样一来，本发明的主要课题在于，提供一种车载传感器系统，该车载传感器系统使用粗测传感器和精测传感器对车辆的周围进行观测，通过粗测传感器对车辆的周围的大范围进行观测，在该进行了观测的范围内确定想要以更高精度进行观测的对象，并通过精测传感器以更高精度对该对象进行观测，在这样的构成中，即使在从粗测传感器的观测后到精测传感器的观测时为止，想要以更高精度进行观测的对象和/或车辆移动的情况下也能更可靠地实现由精测传感器进行的对象的观测。
此外，本发明的另一个课题在于提供一种如上所述的车载传感器系统，该系统被配置为：预测由精测传感器进行的观测时的想要以更高精度进行观测的对象的存在区域，在其预测到的区域中执行精测传感器的观测。
根据本发明，上述的课题由如下的系统实现：一种车载传感器系统，对车辆的周围的状况进行观测，所述车载传感器系统包括：第一传感器，以第一分辨率对所述车辆的周围的规定的范围进行观测；高精度观测对象确定单元，确定高精度观测对象，该高精度观测对象是在由所述第一传感器进行了观测的所述规定的范围内感测到的对象，并且是想要以比所述第一分辨率高的第二分辨率进行观测的对象；对象存在区域预测单元，预测对象将来存在区域的范围，该对象将来存在区域的范围是所述高精度观测对象在其确定后可能会存在的区域；第二传感器，以所述第二分辨率对所述对象将来存在区域的范围进行观测；以及对象信息输出单元，输出由所述第二传感器进行了观测的所述高精度观测对象的信息。
在上述的构成中，“对车辆的周围的状况进行观测”可以是对存在于车辆的周围的空间的物体、显示等对象进行感测，“第一传感器”和“第二传感器”可以是摄像机、毫米波雷达、激光雷达等光学的或利用电磁波来检测对象的有无、其存在的区域和/或类别(人、车辆、路上或路端的静止物、显示、标识等种类)的传感器(在本说明书中，将由该传感器感测的物体、显示、标识等统称为“对象”。)。“第一传感器”被配置为：以可以任意设定或选择的第一分辨率(角度分辨率或空间分辨率)来扫描或拍摄车辆的周围的规定的范围，由此检测存在于该扫描或拍摄到的范围内的对象。第一传感器所观测的规定的范围可以是车辆的前方、左右侧方和/或后方等任意设定的范围，例如，可以是为了驾驶辅助控制、自动驾驶控制而请求监视的范围。对于“第二传感器”也被配置为通过扫描或拍摄某个空间范围来检测存在于该空间范围内的对象这一点，采用具有第二分辨率的传感器，该第二分辨率比第一传感器的第一分辨率高，由此，第二传感器被选定为能比第一传感器更高精度地检测对象的位置、存在范围、类别。此外，在上述的构成中，由“高精度观测对象确定单元”确定的对象是在由第一传感器进行的观测中检测到的对象中，根据由车载传感器系统获得的观测结果的利用目的等而想要由第二传感器以第二分辨率以更高精度进行观测的对象，如后所述，该确定可以按任意设定的基准或方案来执行。需要说明的是，“第一传感器”对应于上述的“粗测传感器”，“第二传感器”对应于上述的“精测传感器”。“高精度观测对象确定单元”、“对象存在区域预测单元”以及“对象信息输出单元”可以通过任意的方案来实现，例如，可以通过计算机装置的按照程序的动作来实现。
根据本发明的系统的构成，基本上与上述的专利申请(日本特愿2020－71587)所记载的传感器系统相同，通过第一传感器以一定程度的分辨率(第一分辨率)来执行车辆的周围的观测，对于在此检测到的对象中被确定为想要以更高精度进行观测的对象的对象(称为“高精度观测对象”。)，在该对象所存在的区域中，通过第二传感器以更高的分辨率(第二分辨率)来执行观测，并尝试获取该对象的更高精度的位置(或其变化)、存在范围、类别等信息。在该构成中，如已说明的那样，在从高精度观测对象的由第一传感器进行的观测后到由第二传感器进行的观测开始为止的期间，若高精度观测对象或车辆移动，则高精度观测对象会从在由第一传感器进行的观测中确定出的高精度观测对象的存在位置或范围移动，即使在由第一传感器进行的观测中确定出的高精度观测对象的存在位置或范围执行由第二传感器进行的观测，也无法观测到高精度观测对象。因此，在本发明的系统中，在由高精度观测对象确定单元确定了高精度观测对象之后，通过对象存在区域预测单元来预测高精度观测对象可能会存在的区域(对象将来存在区域)，即高精度观测对象的移动目的地，在其预测到的对象将来存在区域中执行由第二传感器进行的观测。根据该构成，在被预测为高精度观测对象存在的范围内执行由第二传感器进行的观测，因此能更可靠地实现高精度观测对象的观测，能进行其位置(或其变化)、存在范围、类别等更高精度的信息的获取。
需要说明的是，对于可以适当设定由第一传感器进行的观测中的第一分辨率这一点，由第一传感器进行的观测的目的例如是感测在车辆的周围可能会影响车辆的行驶的对象，因此，第一分辨率可以被设定为能迅速地执行车辆的周围的大范围的观测的程度。实际的第一分辨率可以由系统的设计者、制造者、调整者或使用者在考虑传感器的处理速度和假定的车速、转弯速度、对象的移动速度的范围等的情况下适当调整或选择。另一方面，对于可以适当设定由第二传感器进行的观测中的(比第一分辨率高的)第二分辨率这一点，由第二传感器进行的观测的目的是对确定的对象以例如满足车辆的驾驶辅助控制、自动驾驶控制的请求的程度高精度地观测，因此可以由系统的设计者、制造者、调整者或使用者在考虑假定的车速、转弯速度、对象的移动速度的范围等的同时还考虑请求的精度的情况下适当调整或选择。
在上述的构成中，要执行由第二传感器进行的观测的对象将来存在区域会从由第一传感器进行了观测的规定的范围内的高精度观测对象的观测时的其存在位置或范围移动，因此，对象将来存在区域可以基于规定的范围内的高精度观测对象的观测时的其存在位置或范围来决定。因此，在本发明的系统中，更详细而言，高精度观测对象确定单元可以被配置为检测由第一传感器进行了观测的规定的范围内的高精度观测对象的存在位置或范围，对象存在区域预测单元可以被配置为基于规定的范围内的高精度观测对象的存在位置或范围来预测对象将来存在区域的从车辆观察到的位置或范围。需要说明的是，典型地，预测的对象将来存在区域可以是在经过了从由第一传感器进行的观测后到能开始第二传感器的观测为止的时间的时间点以后高精度观测对象可能会存在的区域。
从车辆观察到的对象将来存在区域的位置或范围可以按各种方案来预测。例如，高精度观测对象的将来的移动距离或移动方向根据高精度观测对象的类别而不同，即根据对象是人、车辆、静止物等中的哪一个而不同，因此，能通过参照高精度观测对象的类别来预测对象将来存在区域的将来的移动目的地的范围。因此，在本发明的系统的一个方案中，可以是，高精度观测对象确定单元还被配置为检测高精度观测对象的类别，对象存在区域预测单元被配置为基于规定的范围内的高精度观测对象的存在区域的位置或范围，还基于检测到的高精度观测对象的类别来预测对象将来存在区域的从车辆观察到的位置或范围。具体而言，例如，在高精度观测对象是人的情况下，与高精度观测对象是车辆的情况相比，随着时间经过的移动距离短等，对象在将来的时间点可能会存在的区域的大小根据高精度观测对象的类别而不同。因此，对象存在区域预测单元可以被配置为预测根据高精度观测对象的类别而大小不同的对象将来存在区域。根据该构成，期待能根据高精度观测对象的类别，更高精度地预测对象将来存在区域的位置或范围。
此外，从车辆观察到的对象将来存在区域的位置或范围根据从由第一传感器进行的观测后到第二传感器的观测时为止的期间的车辆的移动距离而变化，此外还根据转弯角(横摆角变化)而变化。并且，该车辆的移动距离能通过车辆的车速或任意的方法(例如，使用GPS信息的方法)来决定，车辆的转弯角能通过决定车轮转向角、转向角、横摆角速度和/或横摆角加速度等转弯角的值(转弯状态值)或任意的方法(例如，使用GPS信息的方法)来决定。因此，在本发明的系统的一个方案中，可以是，设有车辆运动状态获取单元，该车辆运动状态获取单元获取车辆的车速或者移动距离和/或转弯状态值或者转弯角，对象存在区域预测单元被配置为基于规定的范围内的高精度观测对象的存在区域的位置或范围，还基于车辆的移动距离和/或转弯角，或者基于规定的范围内的高精度观测对象的存在区域的位置或范围和高精度观测对象的类别，还基于车辆的移动距离和/或转弯角来预测对象将来存在区域的从车辆观察到的位置或范围。由此，还考虑从由第一传感器进行的观测后到第二传感器的观测时为止的期间的车辆的移动距离和/或转弯方向来预测对象将来存在区域的位置或范围，由此期待进一步提高对象将来存在区域的位置或范围的精度。
而且，在上述的本发明的系统中，在由第一传感器进行的观测中，在能检测观测的对象的从车辆观察到的相对速度和/或相对的移动方向的情况下，使用该相对速度或相对的移动方向，能更高精度地预测被确定为高精度观测对象的对象的将来可能会存在的从车辆观察到的位置或范围。因此，在上述的本发明的系统中，在高精度观测对象确定单元还被配置为检测高精度观测对象的从车辆观察到的相对速度和/或相对的移动方向的情况下，对象存在区域预测单元可以被配置为基于规定的范围内的高精度观测对象的存在区域的位置或范围，还基于检测到的高精度观测对象的相对速度和/或相对的移动方向来预测对象将来存在区域的从车辆观察到的位置或范围。此外，从车辆观察到的高精度观测对象的位置根据从由第一传感器进行的观测后到第二传感器的观测时为止的期间的车辆的转弯角而变化，因此，可以是，设有获取车辆的转弯状态值或转弯角的车辆运动状态获取单元，而且，对象存在区域预测单元被配置为基于规定的范围内的高精度观测对象的存在区域的位置或范围，还基于检测到的高精度观测对象的相对速度和/或相对的移动方向，还基于车辆的转弯角来预测对象将来存在区域的从车辆观察到的位置或范围。
再者，如已提到的那样，在本发明的系统中，对于高精度观测对象的确定可以根据观测结果的利用目的而按任意的方案来决定这一点，在特别是为了车辆的由驾驶辅助、自动驾驶实现的行驶控制而利用观测结果的情况下，通过车辆周围的大范围的观测而感测到的各对象的分别对车辆的行驶造成影响的程度成为各对象是否是想要高精度地进行观测的对象的判断基准。因此，可以是，在本发明的系统的高精度观测对象确定单元中包括感测物体威胁度决定单元，该感测物体威胁度决定单元决定在由第一传感器进行了观测的规定的范围内感测到的对象的威胁度，即对车辆的行驶造成影响的程度，所述高精度观测对象确定单元被配置为基于各对象的威胁度来决定高精度观测对象。通常，威胁度越高的对象，高精度地观测的必要性越高，因此，在上述的构成中，高精度观测对象确定单元可以被配置为按威胁度从高到低的顺序选定至少一个对象来作为高精度观测对象。
这样一来，根据上述的本发明，在使用粗测传感器和精测传感器来观察车辆的周围的车载传感器系统中，即使在由传感器感测的对象或车辆本身移动的情况下，也期待更可靠地执行通过由粗测传感器进行的车辆的周围的大范围的观测而确定出的、想要以更高精度进行观测的对象的由精测传感器进行的观测。在本发明的系统中，并非以高精度对车辆的周围的全部进行观测，而是根据观测的目的将高精度的观测对象集中于重要的或必要的对象，由此，期待能更短时间且更可靠地实现高精度的观测，因此，在车辆的驾驶辅助控制、自动驾驶控制等中，可以有利地采用本发明的系统以便迅速且高效地掌握车辆的周围的状况。
通过以下的本发明的优选的实施方式的说明，本发明的其他目的和优点将变得更清楚。
附图说明
以下，参照附图，对本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义进行说明，其中，相同的附图标记表示相同的元件，其中：
图1A是应用本发明的车载传感器系统的优选的实施方式的车辆的示意图。图1B是以框图的形式表示本发明的车载传感器系统的一个实施方式中的系统的构成的图。
图2A、图2B是以流程图的形式表示本实施方式的车载传感器系统中的车辆的周围的状况的观测中的系统的动作的图。图2A是基于高精度观测对象的类别来预测其移动目的地的情况，图2B是基于高精度观测对象与车辆的相对速度来预测其移动目的地的情况。
图3A～图3D是表示由本实施方式的车载传感器系统观测的对象与车辆的位置关系的俯视图，是说明基于高精度观测对象的类别来预测作为其移动目的地的将来存在区域，并决定由精测传感器观测的观测范围的处理的图。
图4A～图4D是表示由本实施方式的车载传感器系统观测的对象与车辆的位置关系的俯视图，是说明基于高精度观测对象的与车辆的相对速度来预测作为其移动目的地的将来存在区域，并决定由精测传感器观测的观测范围的处理的图。
具体实施方式
车载传感器系统的构成
参照图1A，在本发明的车载传感器系统的优选的实施方式中，在汽车等车辆10中具有：粗测传感器14，用于以第一分辨率对车辆10周围的状况进行观测；精测传感器16，用于以比第一分辨率高的第二分辨率进行观测；以及观测控制装置12，控制粗测传感器14和精测传感器16的动作，并且接收来自粗测传感器14和精测传感器16的信号，从其中检测并识别其他车、道路旁的建筑物、墙壁、围墙、护栏、柱子、停车车辆、行人等(行人、自行车)道路端、道路白线、黄线等路面标示、信号等对象的有无、其位置或存在范围、速度、移动方向或者类别，并输出其结果。典型地，粗测传感器14可以是拍摄周围的状况的摄像机，但也可以是毫米波雷达、激光雷达等利用电磁波或光扫描周围来进行观测的传感器。更具体而言，如从后述的说明也可以理解的那样，粗测传感器14的目的在于，全面且迅速地对车辆周围的应该观测的范围的整体进行观测，并感测在车辆的周围可能会影响车辆的行驶的对象的存在。因此，作为粗测传感器14，选择其分辨率(参照下述注)可以不那么高，但能在尽可能短的时间内进行车辆周围的应该观测的范围整体的观测的传感器。另一方面，典型地，精测传感器16是毫米波雷达(相控阵列雷达等)、激光雷达等利用电磁波或光扫描周围来进行观测的传感器，但也可以是拍摄周围的状况的摄像机。如从后述的说明也可以理解的那样，精测传感器16的目的在于，在由粗测传感器14进行的车辆周围的全面的观测中感测到的对象中，以更高的精度对为了驾驶辅助控制、自动驾驶控制等而想要更详细地进行观测的对象进行观测、识别。因此，作为精测传感器16，选择在对某个确定的区域或对象进行观测的情况下，能以与其观测/识别的目的符合的程度的分辨率来实现该确定的区域或对象的观测的传感器。实际使用的粗测传感器14、精测传感器16可以根据车辆的设计、费用等适当选择。需要说明的是，粗测传感器14、精测传感器16的视野或观测范围可以适当设定为能对车辆的前方、侧方以及后方的每一方进行观测。
(注)粗测传感器14、精测传感器16的分辨率可以是空间分辨率或角度分辨率。空间分辨率表示由各传感器进行观测的空间内的可识别的两点间的距离的界限。角度分辨率表示由各传感器进行观测的视野内的可识别的两点间的角度的界限。分辨率高表示可识别的两点间的距离或角度小。
观测控制装置12可以由计算机实现，可以包括计算机和驱动电路，该计算机和驱动电路具有通过通常的形式的双向公共总线相互连结的CPU(Central Processing Unit：中央处理器)、ROM(Read-Only Memory：只读存储器)、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)以及输入输出端口装置。后文说明的观测控制装置12中的各部的构成和动作可以分别通过按照程序的计算机的动作来实现。
参照图1B，更详细而言，除了来自粗测传感器14和精测传感器16的观测数据之外，还可以向观测控制装置12输入车速(根据车轮速度等计算)、转向角或横摆角速度等表示车辆的运动状态的信息。或者，虽然未图示，但也可以从GPS(Global Positioning System：全球定位系统)信息中获取车辆的移动距离、转弯角(横摆角变化)。(将车速、转向角或横摆角速度、车辆的移动距离、转弯角等表示车辆的运动状态的信息统称为“车辆运动状态信息”。)。当来自粗测传感器14的观测数据(例如，亮度信号)被观测控制装置12接收时，首先被转换为图像等能进行观测范围内的对象的识别的数据形式(图像生成部)。需要说明的是，在此得到的数据的观测范围可以是车辆周围的想要观测的整个范围。之后，对象识别部在上述的图像等形式的数据的观测范围内检测/识别对象，并以粗测传感器14的分辨率来检测(从车辆观察到的)其位置、存在范围、类别、速度、移动方向等。然后，高精度观测对象将来存在区域预测部通过在后文说明的方式从检测到的对象中决定高精度观测对象(想要以更高精度进行观测的对象)，并使用该高精度观测对象的检测位置、其类别、车辆运动状态信息等来执行作为高精度观测对象的将来(精测传感器的观测时)的移动目的地的对象将来存在区域的预测。需要说明的是，高精度观测对象和对象将来存在区域也可以是多个。
如上所述，当高精度观测对象和其对象将来存在区域被决定时，其信息被提供给精测传感器16，在该对象将来存在区域中，由精测传感器16执行更高分辨率的观测。在此得到的观测数据(反射波强度信号等)被送向观测控制装置12的观测结果处理部，在观测结果处理部被转换为能进行对象的识别的数据形式。然后，对象识别部使用上述的能进行对象的识别的数据形式，在对象将来存在区域内检测/识别对象，并以精测传感器16的分辨率来检测(从车辆观察到的)其位置、存在范围、类别、速度、移动方向等。
这样一来，通过粗测传感器14的观测而检测/识别出的车辆周围的全面的信息和通过精测传感器16的观测而得到的对于高精度观测对象的更高精度的识别信息被提供给观测结果整合输出部，因此，为了在驾驶辅助控制、自动驾驶控制中利用车辆周围的状况和对象的信息，可以向对应的控制装置送出车辆周围的状况和对象的信息。
系统的动作
(1)概要
如“发明内容”一栏所述的那样，在驾驶辅助控制或者自动驾驶控制等中利用车辆的周围的状况的观测信息的情况下，优选以更高精度来检测/识别在此进行了观测的范围内的对象的位置或存在范围、类别、速度、移动方向等信息，但观测的精度越高，观测所需的时间越长，因此，在车辆的行驶中等，有时无法确保足够的时间来高精度地对车辆周围的想要观测的整个范围进行观测。另一方面，在驾驶辅助控制或者自动驾驶控制等希望高精度的信息的对象通常存在于车辆周围的想要观测的范围的一部分，因此，有时只要能掌握希望高精度的信息的对象的大致位置，就足以对该希望高精度的信息的对象实施高精度的观测。因此，在本实施方式中的系统中，如前文的日本特愿那样，考虑车辆的运动的速度，以通过一定程度的分辨率来得到观测范围内的对象的有无、位置或存在范围、类别、速度、移动方向等信息的方式迅速地执行车辆周围的想要观测的整个范围的观测，并将高分辨率的观测集中于特别是想要高精度地进行观测的对象来执行，由此，尝试抑制整个观测时间，并且在驾驶辅助控制或者自动驾驶控制等中获得优选的高精度的信息。
然而，如上所述，进行由粗测传感器进行的车辆周围的想要观测的整个范围的观测，其中，从识别观测范围内的对象，确定高精度观测对象起，到通过精测传感器开始观测为止，需要一定程度的时间。并且，在经过该时间的过程中，高精度观测对象或车辆移动或者改变朝向的情况下，如图3A～图3B、图4A～图4B中示意性地描绘的那样，有时高精度观测对象ob会从车辆10观察到的由粗测传感器的观测范围确定出的位置移动，即使在由粗测传感器的观测范围确定出的位置实施精测传感器的观测，也无法观测到高精度观测对象(图3C、图4C)。因此，本实施方式的系统被配置为：在粗测传感器的观测范围内确定了高精度观测对象之后，预测或推定精测传感器的观测的执行时的高精度观测对象的移动目的地(对象将来存在区域)，并在其预测或推定出的对象将来存在区域内执行精测传感器的观测，从而更可靠地实现高精度观测对象的观测。
(2)观测处理动作
参照图2A、图2B，总而言之，在本实施方式的系统的动作中，依次执行以下的处理。
(i)由粗测传感器进行的车辆周围的整个观测范围的观测(步骤1)
(ii)观测范围内的对象的识别(步骤2)
(iii)高精度观测对象的决定(步骤3)
(iv)高精度观测对象的将来存在区域的预测(步骤4～6)
(v)由精测传感器进行的对象将来存在区域的观测(步骤7)
(vi)对象将来存在范围内的对象的识别(步骤8)
(vii)观测结果的输出(步骤9)
以下，依次对上述的处理进行说明。
(i)由粗测传感器进行的车辆周围的整个观测范围的观测(步骤1)
如已提到的那样，典型地，例如可以通过摄像机的拍摄，在车辆周围的想要观测的范围、车辆的前方、左右方向、后方分别尽可能迅速地以通常的方式执行由粗测传感器进行的观测。在此请求的分辨率只要是能识别在观测范围内对象的有无，并能以一定程度的精度来检测位置或存在范围的程度即可。在粗测传感器中得到的数据(通常为亮度数据或强度数据)可以在图像生成部中被生成为二维(或三维)的图像数据。
(ii)观测范围内的对象的识别(步骤2)
在图像生成部中得到的图像数据中，识别出对象的像，即识别出其他车、道路旁的建筑物、墙壁、围墙、护栏、柱子、停车车辆、行人等(行人、自行车)道路端、道路白线、黄线等路面标示、信号等的像(image)，并(以粗测传感器的分辨率)检测出该对象的位置或存在范围。此外，如后文说明的那样，其中，也可以检测出对象的如上所述的类别或者(从车辆观察到的)移动速度和移动方向。可以在观测范围内识别出多个对象。对象的识别、检测可以使用任意的图像识别技术等来实现。
(iii)高精度观测对象的决定(步骤3)
在步骤2中，在粗测传感器的观测范围内识别出的对象中，可以根据观测结果的利用目的，以任意的方法来决定特别是想要高精度地进行观测的对象。例如，在用于避免碰撞的驾驶辅助控制、自动驾驶控制中利用观测结果的情况下，可以参照从车辆到对象的距离、对象的移动方向、对象的类别，选择对车辆的之后的行驶影响大的对象来作为高精度观测对象。在一个方案中，考虑如下的方法：对于在观测范围内识别出的对象的每一个，假定为距车辆的距离越近、移动方向与车辆的行进路线交叉的可能性越高、移动速度越高、或者对车辆的行驶的威胁按对象是静止物、其他车、人的顺序而变大(注意的必要性变高)，则赋予越高的威胁度，合计各对象的威胁度，并按照其威胁度将对象进行排序，从位次高的一方起决定为优先观测的高精度观测对象。需要说明的是，可以在一定观测范围内选择多个对象来作为高精度观测对象。
(iv)高精度观测对象的将来存在区域的预测(步骤4～6)
如上所述，当高精度观测对象被决定时，预测该高精度观测对象的将来的移动目的地，更具体而言，预测精测传感器的观测被执行时的移动目的地，即对象将来存在区域。对象将来存在区域的预测可以通过各种方案来实现，例如，可以按如下所述的方案来实现。
(a)参照高精度观测对象的类别的对象将来存在区域的预测
在一个方案中，可以根据高精度观测对象的类别来预测对象将来存在区域。在该情况下，简而言之，基于根据高精度观测对象的类别而预测的移动速度来计算从该观测位置起的可移动范围，并将其预测为对象将来存在区域。此外，还可以是，使用车辆的运动信息来求出车辆的精测传感器的观测时的预测位置，并将对象将来存在区域校正为从该车辆的预测位置观察到的位置，而且，决定用于观测该对象将来存在区域的从车辆观察到的角度范围。
具体而言，首先，参照图3A，若在粗测传感器14的观测范围cs内识别出的对象ob在步骤3中被决定为高精度观测对象，则根据高精度观测对象ob的从车辆10观察到的(固定于车辆的X－Y坐标空间中的)距离ro和方向θo(从X轴起的角度)，高精度观测对象ob的中心位置Xob被决定为
Xob＝(rocosθo，rosinθo)……(1)。
在此，若使用针对高精度观测对象ob假定的移动速度的最高值vmax而将从粗测传感器的观测时t1到精测传感器的观测时t2为止的时间设为Δt，则如图3A那样，预计时间Δt内的高精度观测对象ob的移动目的地成为以位置Xob为中心且半径vmaxΔt的圆上或其内侧。需要说明的是，在此，可以想到高精度观测对象ob的最高移动速度vmax根据高精度观测对象ob的类别来决定，即根据高精度观测对象ob是人、自行车、汽车、摩托车等中的哪一个来决定。例如，可以将最高移动速度vmax假定为：
人：0km/h(视为几乎不移动。)
自行车：20km/h
汽车：100km/h
摩托车：80km/h等。
这样一来，高精度观测对象ob的将来的移动范围能预测为
{(Y－rocosθo)2+(X－rosinθo)2}1/2＝vmaxΔt……(2)的圆上或其内侧(步骤4)。即，可以预测根据高精度观测对象的类别而大小不同的对象将来存在范围。在不考虑车辆10的运动时，可以将该将来移动范围作为对象将来存在区域。
然后，还获取车辆10的运动信息(步骤5)，若基于车辆10的运动信息来校正上述的高精度观测对象ob的预测到的将来的移动范围，则对象将来存在区域的准确度被提高。具体而言，例如，如图3B所示，若设为车辆10正在以车速Vc、横摆角速度初始值γo、横摆角加速度ac进行运动，则时刻t2的车辆10的横摆角Ψf、位置Xvf(xvf,yvf)在移动前的坐标中如下述这样表示。
Ψf＝γoΔt+acΔt2/2……(3a)
xvf＝∫Vc·cosΨf(t)dt……(3b)
yvf＝∫Vc·sinΨf(t)dt……(3c)
(积分区间为[0，Δt]。)
在此，时间t2的从车辆10观察到的高精度观测对象ob的中心位置Xobf(xobf,yobf)使用算式(3a)～(3c)从X－Y坐标变换为Xf－Yf坐标，由此如下述这样表示。
这样一来，时间to后的从车辆10观察到的高精度观测对象ob的对象将来存在区域能预测为
{(Yf－yobf)2+(Xf－xobf)2}1/2＝vmaxΔt……(5)的圆上。即，如图3C中描绘的那样，若考虑车辆的运动，则从车辆10观察到的高精度观测对象ob的对象将来存在区域从粗测传感器的观测时的圆W向圆W_f移动，圆W_f上和其内侧被预测为考虑了车辆的运动的情况下的对象将来存在区域(步骤6)。
这样一来，如图3D所示，应该由精测传感器16观测的范围成为估计圆W_f的角度范围ps，角度范围ps成为将圆W_f的Xf－Yf坐标变换为极坐标时的角度φmax～φmin之间。算式(5)的圆上的角度坐标φ和Xf的值域由
xobf－vmaxΔt≤Xf≤xobf+vmaxΔt……(6a)
给出，因此，能通过计算值域(6a)的范围内的算式(6)的角度坐标φ的最大值φmax和最小值φmin来决定应该由精测传感器16观测的角度范围ps。
需要说明的是，在上述的对象将来存在区域的预测中，在能从GPS信息等实时地获取时间Δt内的车辆的移动距离xvf、yvf或转弯角Ψf时，也可以利用这些获取到的值来代替算式(3a)～(3c)的运算。此外，如果时间Δt内的转弯角Ψf是可忽略的程度，则也可以不执行算式(4)中的坐标的旋转运算。在vmax＝0的情况下，对象将来存在区域被预测为对象的大小d的范围。
(b)使用高精度观测对象的速度的对象将来存在区域的预测
在另一个方案中，在粗测传感器的观测中能检测从车辆观察到的对象的速度和移动方向时(可以是能分别检测对象的x方向和y方向的相对速度时。)(图2B－步骤2)，可以考虑高精度观测对象的运动和车辆的运动来预测对象将来存在区域。在该情况下，简而言之，基于固定于车辆10的坐标空间内的高精度观测对象的速度(x方向和y方向的相对速度)和车辆的转弯角(在图2B步骤5中获取)，将从该观测位置起的移动目的地预测为对象将来存在区域(步骤6)。
具体而言，参照图4A，若(与(a)的情况同样地，)在粗测传感器14的观测范围cs内识别出的对象ob被决定为高精度观测对象，则根据高精度观测对象ob的从车辆10观察到的(固定于车辆的X－Y坐标空间中的)距离ro和方向θo(从X轴起的角度)，与算式(1)同样地决定高精度观测对象ob的位置Xob。在此，若高精度观测对象ob相对于车辆10以速度v(vx，vy)相对地进行运动，则如图4B所示，在从粗测传感器的观测时t1到精测传感器的观测时t2为止的时间Δt内，高精度观测对象ob从算式(1)的位置起移动(vxΔt，vyΔt)(在图中为ob_f的位置)。此外，在此期间，若车辆10以横摆角速度初始值γo、横摆角加速度ac进行转弯运动，则时刻t2的车辆10的横摆角Ψf由算式(3a)给出。因此，时刻t2的从车辆10观察到的高精度观测对象ob的位置ob_f(xf，yf)使用横摆角Ψf从X－Y坐标变换为Xf－Yf坐标，由此如下述这样表示。
这样一来，在精测传感器的观测时t2，从车辆10观察，高精度观测对象ob向图4C的位置ob_f移动，高精度观测对象ob的对象将来存在区域能预测为以位置ob_f(Xobf，yobf)为中心的高精度观测对象ob的大小d的范围。如图4D所示，应该由精测传感器16实际观测的范围成为估计高精度观测对象ob_f的大小d的角度范围ps，角度范围ps成为将Xf－Yf坐标变换为极坐标时的角度φmin～φmax之间。在此，高精度观测对象ob_f的中心位置的极坐标(rf，φf)成为
rf＝(xobf 2+yobf 2)1/2……(8a)
φf＝tan-1(yobf/xobf)……(8b)，
结果，应该由精测传感器16观测的角度范围ps能决定为
φmin＝φf－tan-1(d/(2rf))……(9a)
φmax＝φf+tan-1(d/(2rf))……(9b)
之间。
需要说明的是，在上述的对象将来存在区域的预测中，在能从GPS信息等实时地获取时间Δt内的车辆的转弯角Ψf时，也可以利用该获取到的值来代替算式(3a)的运算。此外，如果时间Δt内的转弯角Ψf是可忽略的程度，则也可以不执行算式(7)中的坐标的旋转运算。
(v)由精测传感器进行的对象将来存在区域的观测(步骤7)
如上所述，当预测对象将来存在区域，并且决定估计该对象将来存在区域的角度范围ps时，通过精测传感器来执行角度范围ps的观测。在此请求的分辨率优选作为在驾驶辅助控制或自动驾驶控制中利用的信息而被允许或满足的程度。
(vi)对象将来存在范围内的对象的识别(步骤8)
可以是，在精测传感器中得到的数据(通常为强度数据或亮度数据)被送向观测结果处理部，并在观测结果处理部中转换处理成能进行对象的识别的数据形式。然后，对象识别部对在观测结果处理部中得到的数据执行高精度观测对象的识别，更具体而言，以比通过粗测传感器得到的精度更高的精度来执行位置或存在范围、类别的确定、移动速度、移动方向的检测。
(vii)观测结果的输出(步骤9)
通过上述的粗测传感器的观测和精测传感器的观测，可以适当整合识别/检测出的对象的信息，并向对应的控制装置输出，以便在驾驶辅助控制、自动驾驶控制中使用。
这样一来，如上述的例子那样，根据本实施方式的系统，在使用粗测传感器和精测传感器来观察车辆的周围的车载传感器系统中，考虑由传感器感测的对象或车辆本身的运动来预测欲由精测传感器观测的对象的位置或存在区域，并在该预测出的位置或存在区域中实施精测传感器的观测，因此期待更可靠地执行想要以高精度进行观测的对象的观测。通过本实施方式的系统获取到的车辆周围的信息可以有利地用于车辆的驾驶辅助控制、自动驾驶控制等。
虽然与本发明的实施方式关联地进行了以上的说明，但对于本领域技术人员而言，可以容易地进行许多修正和变更，本发明并不仅限定于上述举例示出的实施方式，显然可以在不脱离本发明的概念的情况下应用于各种装置。

Claims (10)

1.一种车载传感器系统，对车辆的周围的状况进行观测，所述车载传感器系统包括：
第一传感器，以第一分辨率对所述车辆的周围的规定的范围进行观测；
高精度观测对象确定单元，确定高精度观测对象，该高精度观测对象是在由所述第一传感器进行了观测的所述规定的范围内感测到的对象，并且是想要以比所述第一分辨率高的第二分辨率进行观测的对象；
对象存在区域预测单元，预测对象将来存在区域的范围，该对象将来存在区域是所述高精度观测对象可能会存在的、比从所述车辆观察到的所述规定的范围窄的区域；
第二传感器，以所述第二分辨率对所述对象将来存在区域的范围进行观测；以及
对象信息输出单元，输出由所述第二传感器进行了观测的所述高精度观测对象的信息，
所述对象将来存在区域的范围是在确定所述高精度观测对象后，在经过了从由所述第一传感器进行的观测后到能开始所述第二传感器的观测为止的时间的时间点以后，执行由所述第二传感器进行的观测时，所述高精度观测对象可能会存在的范围。
2.根据权利要求1所述的车载传感器系统，其中，
所述高精度观测对象确定单元被配置为检测由所述第一传感器进行了观测的所述规定的范围内的所述高精度观测对象的存在区域的位置或范围，所述对象存在区域预测单元被配置为基于所述规定的范围内的所述高精度观测对象的所述存在区域的位置或范围来预测所述对象将来存在区域的从所述车辆观察到的位置或范围。
3.根据权利要求2所述的车载传感器系统，其中，
所述高精度观测对象确定单元还被配置为检测所述高精度观测对象的类别，所述对象存在区域预测单元被配置为基于所述规定的范围内的所述高精度观测对象的所述存在区域的位置或范围，还基于所述检测到的所述高精度观测对象的类别来预测所述对象将来存在区域的从所述车辆观察到的位置或范围。
4.根据权利要求2或3所述的车载传感器系统，其中，
所述车载传感器系统还包括车辆运动状态获取单元，该车辆运动状态获取单元获取所述车辆的车速或者移动距离和/或转弯状态值或者转弯角，所述对象存在区域预测单元被配置为基于所述规定的范围内的所述高精度观测对象的所述存在区域的位置或范围，还基于所述车辆的车速或者移动距离和/或转弯状态值或者转弯角来预测所述对象将来存在区域的从所述车辆观察到的位置或范围。
5.根据权利要求3所述的车载传感器系统，其中，
所述对象存在区域预测单元被配置为预测根据所述高精度观测对象的类别而大小不同的所述对象将来存在区域。
6.根据权利要求2所述的车载传感器系统，其中，
所述高精度观测对象确定单元还被配置为检测所述高精度观测对象的从车辆观察到的相对速度和/或相对的移动方向，所述对象存在区域预测单元被配置为基于所述规定的范围内的所述高精度观测对象的所述存在区域的位置或范围，还基于所述检测到的所述高精度观测对象的所述相对速度和/或相对的移动方向来预测所述对象将来存在区域的从所述车辆观察到的位置或范围。
7.根据权利要求6所述的车载传感器系统，其中，
所述车载传感器系统包括车辆运动状态获取单元，该车辆运动状态获取单元获取所述车辆的转弯状态值或者转弯角，所述对象存在区域预测单元被配置为基于所述规定的范围内的所述高精度观测对象的所述存在区域的位置或范围，还基于所述高精度观测对象的所述相对速度和/或相对的移动方向，还基于所述车辆的转弯状态值或者转弯角来预测所述对象将来存在区域的从所述车辆观察到的位置或范围。
8.根据权利要求1所述的车载传感器系统，其中，
所述高精度观测对象确定单元包括感测物体威胁度决定单元，所述感测物体威胁度决定单元决定在由所述第一传感器进行了观测的所述规定的范围内感测到的对象的威胁度，所述威胁度表示所述对象对车辆的行驶造成影响的程度，所述高精度观测对象确定单元被配置为基于所述对象的威胁度来决定所述高精度观测对象。
9.根据权利要求8所述的车载传感器系统，其中，
所述高精度观测对象确定单元被配置为按威胁度从高到低的顺序选定至少一个对象来作为所述高精度观测对象。
10.根据权利要求1至3、5至9中任一项所述的车载传感器系统，其中，
所述第一传感器和所述第二传感器是从摄像机、毫米波雷达以及激光雷达中选择出的传感器。
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